formes quadratiques

131: formes quadratiques; orthogonalité, isotropie.
Applications.
Pierre Lissy
April 25, 2010
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Formes bilinéaires et quadratiques
1.1 Dénitions
Dénition 1. On appelle forme bilinéaire sur E tout carré d'une forme bilinéaire
Proposition 1. Si l'on se donne une forme quadratique, il existe une unique forme bilinéaire
symétrique dont elle soit le carré, appelée forme polaire associée à Q et notée ϕ
Corollaire 1. l'ensemble des formes quadratiques est un espace vectoriel de dimension n(n + 1)/2.
P
Exemple 1. Dans kn , Q(x) = x2i .
Proposition 2. Formules de polarisation: ϕ(x, y) = 1/2(q(x + y) − q(x) − q(y)) = 1/4 ∗ (q(x +
y) − q(x − y))
1.2 matrice d'une forme quadratique,rang
Dénition 2. On appelle matrice d'une forme quadratique Q la matrice de la forme bilinéaire
associée , ie (ϕ(ei , ej ) où B = (ei ) est une base. Le rang de Q est alors le rang de la matrice
Exemple 2. La matrice de la forme quadratique précédente est In .
Proposition 3. Changement de bases: Si P = MB (B 0 ), alors MB0 (Q) =t P Mb (Q)P .
Dénition-proposition 1. Deux matrices sont dites congruentes ssi elles sont reliées par la
condition précédente. C'est une relation d'équivalence, qui sont aussi les orbites pour l'action du
groupe linéaire par congruences. Deux matrices sotn congruentes ssi elles représentent
Dénition-proposition 2. deux formes quadratiques sont dites équivalentes ssi elles diérent à
un isomorphisme près. c'est équivalent à dire que dans n'improte quelle base les matrices sont
congrues.
Le problème de classication est dicile, mais on peut déjà armer facilement que
Remarque 1. Deux matrices congrues ont nécessairement même rang.
P
P
Proposition 4 (Gauss). On pose Q(x) = i aii x2i + i<j aij xi xj . Alors Q admet une décompositions en carrés (ie en carrés de formes linéaires) dont le nombre de formes linéaires non nulles
est le rang de Q. De plus, o nconnait un moyen eectif de le faire.
1. Si un des aii est non nul, par exemple a11 . Q(x) = a11 x21 + x1 B + C , B linéaire en
(x2 , . . . , xn ), C quadratique en (x2 , . . . , xn ). Q(x) = a1 1(x1 + B/2a11 )2 + [C − B 2 /4a11 ]. On
réapplique l'algorithme à la partie entre crochets.
2. Si tous les ai i sont nuls. Soit tous les aij sont nuls et l'algorithme s'arrête, soit un est non nul,
par exemple a12 .Q(x) = a12 x1 x2 +x1 B +x2 C +D B,C linéaire, D quadratique en (x3 , . . . xn ).
Q(x) = a12 /4 ∗ [(x1 + x2 + (B + C)/a12 )2 − (x1 − x2 + (C − B)/a12 )2 + [D − (B + C)/a1 2]
et on réapplique l'algorithme à la partie entre crochets.
1
Dénition 3. On appelle déterminant de Q dans la base B la quantité det(MB (Q)). On appelle
discriminant de Q n'importe lequel des déterminants dans une base. C'est donc une quantité dénie
aux carrés dans Fq près.
Corollaire 2. Deux formes quadratiques équivalentes ont même discriminant
Corollaire 3. Dans C (ou dans n'importe quel corps algébriquement clos) , deux matrices sont
congruentes ssi elles ont même rang, deux formes quadratiques sont équivalentes ssi elles ont même
rang.
Théorème 1. Dans les Fq il y a deux classes de forme quadratiques non dégénérées, Id et un α qui
n'est pas un carré au dernier coef. On en déduit les classes de formes quadratiques dégénérées?!?
1.3 Orthogonalité
Dénition 4. Deux vecteurs sont dit orthogonaux pour q ssi ϕ(x, y) = 0.
Dénition-proposition 3. L'orthognal d'une partie est l'ensemble des vecteurs qui sont orthogonaux à tous les vecteurs de A. C'est un sous-espace vectoriel de E .
Dénition 5. Le noyau de q est E t . Une forme est dite non dégénérée ssi sont noyau est trivial,
dégénére sinon.
Remarque 2. On fait le lien avec l'étude des formes linéaires en remarquant que ϕ(x, .) et ϕ(., y)
sont toutes les deux des formes linéaires, et donc les applications x 7→ ϕ(x, .) et y 7→ ϕ(., y) sont
des applications linéaires de E dans son dual E ∗ , dont la matrice dans une base B, B ∗ est MB (ϕ).
Ainsi, o na que le noyau de Q est le noyau de la matrice MB (Q).
Proposition 5. ⊥ A est un sev de E, ⊥ vectA = ⊥A, ⊥0 = E , ⊥(A ∪ B) =⊥ A ∩⊥ B , ⊥ A +⊥ B ⊂⊥
(A ∩ B), dim(H) + dim(⊥ H) = dimE + dim(f ∩ Ker Q).
Proposition 6. Si une forme quadratique est non dégenerée on a ⊥⊥ A = E , dim(A)+dim(⊥ A) =
dimE mais A et ⊥ A ne sont pas nécessairement en somme directe.
1.4 Isotropie
Dénition 6. un vecteur est dit isotrope ssi q(x) = 0. le cône isotrope est l'ensemble des vecteurs
isotropes. Une fq est dite dénie ssi son cône isotrope est trivial.
Dénition 7. Un sev est dit totalement isotrope ssi tous ses vecteurs sont isotropes. Il est dit
setim ssi i lest maximal pour l'inclusion
Proposition 7.
1. Ker(q) ⊂ C(q)
2. F non isotrope ssi F et F ⊥ sont d'itnersection triviale ssi F et F ⊥ sotn en somme directe
orthogonale dans E
3. F seti ⇔ F ⊂ F ⊥ , ce qui implique 2dim(F ) < E , pour q non dégénérée.
2
Cas des formes quadratiques non dégénérées
Dorénavant la forme quadratique est non dégénérée.
2.1 SETIM et indice
Proposition 8. tout seti est inclus dans un SETIM
Dénition 8. Lagrangien = setim de dimension dim(E)/2 (si il en existe).
2
2.2 espaces hyperboliques
Dénition 9. un plan (P, q) est dit hyperbolique ssi q(e1 ) = 0, q(e2 ) = 0 et f (e1 , e2 ) 6= 0.
Théorème 2. Les conditions suivantes sont équivalentes.
1. (P, q) est un plan hyperbolique
2. q est non dégénérée non dénie
3. Le discriminant de q est égal à -1 à u ncarré près
Application 1. On peut toujours englober un vecteur isotrope dans un plan hyperbolique (sur un
espace qqe E .
Dénition 10. Espace hyperbolique: somme orthogonale de r plans hyperboliques Pr . La forme
quadratique q est dite hyperbolique.
Proposition 9. Si on se donne une
base (ei , εi ) de chacun des plans, alors la matrice dans la
0 Ir
base e1 , . . . er , ε1 , . . . εr est I 0 . Dans une autre base convenable, la matrice est de la forme
r
Ir
0
0
−Ir
.
Théorème 3. Tout SETIM est inclus dans une extension hyperbolique (ie H de dimension double
tel que H est hyperbolique.)
2.3 Théorème de Witt
Théorème 4. On considère F et F 0 deux sev de E . Les conditions suivantes sotn équivalentes:
1. Il existe u ∈ O(q) tq u(F ) = F 0 .
2. q|F et q|F 0 sont équivalentes.
3. Il existe une isométrie σ relativement à q|F et q|F 0
Corollaire 4. Les setim ont tous même dimension appelée indice de q noté v(q)
Corollaire 5. Tout espace E se décompose de manière orthogonale en H et G avec H hyperbolique
et G est anisotrope. nécessairement, on a 2v(q) = dim(H). De plus, deux décompositions dièrenet
d'un élément de O(q). Enn, si on pose qa la forme quadratique anisotrope, elle est entièrement
déterminée par q à équivalence près.
Ceci permet de préciser la classication des formes quadratiques.
Théorème 5. deux formes quadratiques non dégénérées sont équivalentes ssi elles ont même indice
et que les forment anisotropes sont équivalentes.
2.4 Groupe orthogonal
Dénition 11. groupe des isométries de q:
avec det(u) = 1.
O(q)
c'est les u tq q(u(x) = q(x). O+ (q) de même
Remarque 3. deux formes quadratiques équivalentes donnent des groupes orthogonaux isomorphes.
Lemme 1. Si u est une symétrie orthogonale par rapport à F et g un endo orthogonal, alors gug−1
est une symétrie orthogonale par rapport à g(F ).
Théorème 6. O(q) est engendré par les réexions, et même poruit d'au plus n reexion (th de
Cartan-Dieudonné). Si n > 3, So(q) est engendré par les demi-tours.
3
3
Le cas des formes quadratiques réelles
3.1 Théorème d'inertie de Sylvester
[?]
Théorème 7. On suppose E de dimension nie n. On peut décomposer Q sous la forme suivante:
Q(x) = f1 (x)+. . .+fp (x)−fp+1 (x)−. . .−fp+q (x), où les f sont des formes linéaires indépendantes.
Toute autre décomposition de Q sous la forme Q(x) = f10 (x)+. . .+fp0 (x)−fp0 +1 (x)−. . .−fp0 +q (x)
où les formes linéaires sont aussi indépendantes est tel que p = p0 et q = q0 .
0
0
0
0
Dénition 12. Signature de Q= couple (p, q).
Remarque 4.
1. p + q = rgQ
2. Si l'on trouve 3 sev de E notés F + , F − et F 0 qui sont en somme directe Q−orthogonale de
somme E , avec Q déf pos sur F + , def neg sur F − et nulle sur le dernier, Alors la signature
est (dimF + , dimF − ). Inversément la démo du théorème précédent montre qu'on peut trouver
de tels sev
Proposition 10. Si l'on eectue l'algorithme de Gauss à une forme quadratique réelle, On obtient
avec les formes linéaires indépendantes. La
Q = λ1 L21 + . . . + λp L2p − λp+1 L2p+1 − . . . − λp + qL2p+q
signature est alors (p, q).
Exemple 3. 1. Q(x, y, z, t) = xy + yz + xz + yz = 1/4 ∗ ((x + y + z + t)2 + (x + z − y − t)2 )
de signature (1, 1) et de rang 2.
2. Q(x, y, z) = x2 − 2y2 + xz + yz = (x + z/2)2 − 2(y − z/4)2 − z 2 /8 de signature (1,2) de rang
3.
Théorème 8. Deux formes quadratiques réelles sur un ev de dim nie sont équivalentes ssi elles ont
même signature. Deux matrices sont dans la même classe de congruence ssi les formes quadratiques
associées ont même signature.
3.2 Réduction des formes quadratiques réelles en dimension nie
Théorème 9. Soit B une base de E . Soit A = MB (Q). Alors A est orthogonalement semblable à
une matrice diago diag(λi ).
Corollaire 6. La signature est (Card {λi > 0} , Card {λi < 0})
Théorème 10. Si Q est dénie positive, et si Q0 est une autre forme quadratique, alors il existe
une base B qui est Q−orthonormée et telle que MB (Q0 ) diagonale.
3.3 Cône isotrope
Proposition 11. Supposons E de dimension nie. Si Q est non dégénérée et non dénie, il existe
une base de vecteurs isotropes (fgn ou Gourdon). Si B est une base et T r(MB (ϕ) = 0 alors le cône
isotrope contient une BON de vecteurs isotropes(fgn 3).
Remarque 5. En dimension 2, seulement deux droites dans le cône isotrope.
Remarque 6. Si Q est positive (ou négative), C(Q) = Ker(Q) et le cône isotrope est un ev.
D'habitude on a juste Ker(Q) ⊂ C(Q). d'ailleurs la réciproque est vraie.
Théorème 11. l'indice de Q est min(p, q).
Proposition 12. Une forme quadratique réelle est hyperbolique ssi sa signature est de la forme
(p, p).
4
3.4 Coniques
Dénition 13. Une conique est une courbe donnée par une des équations implicites suivantes:
1. y2 = 2px: parabole de sommet 0, d'axe Ox, de foyer (0, p/2).
2. x2 /a2 + y2 /b2 = 1, a 6 b: ellipse de center 0, de demi grand-axe suivant Oxpde longueur a,
de demi petit-axe de longueur b selon Oy, d'excentricité e = c/a avec c = (a2 − b2 ), de
paramètre p = b2 /a, de foyers (0, c) et (0, −c).
3. x2 /a2 − y2 /b2 = 0: hyperbole de centre 0, d'excentricité e = c/a avec c =
paramètre p = b2 /a, de foyers (0, c) et (0, −c).
p
(a2 + b2 ),
de
Dénition 14. Une courbe du second degré est une courbe algébrique dénie comme annulant un
polynôme de degré 2 à deux variables.
Pour étudier une telle courbe, on isole la partie quadratique Q, que l'on réduit, puis on change
de repère pour obtenir quelque chose du type (x − a)2 + −(y − b)2 = c, et on reconnait soit une
conique soit un cas dégénérée (vide, un point, deux droites concourantes...)
Exemple 4. [?]13x2 + 64y2 + 62xy = 1: ellipse centrée en 0
Exemple 5.
4
x2 + y 2 = 0:
un point, x2 + y2 = −1: vide, x2 − y2 = 0: deux droites...
Quadriques
Dénition 15. Une quadrique est une surface données implicitement par une des neufs équations
réduites suivantes:
1. x2 /a2 + y2 /b2 + z 2 /c2 = 1: ellipsoïde
2. x2 /a2 + y2 /b2 − z 2 /c2 = 0: cône du second degré
3. x2 /a2 + y2 /b2 − z 2 /c2 = 1: hyperboloïde à une nappe
4. x2 /a2 + y2 /b2 − z 2 /c2 = −1: hyperboloïde à deux nappes
5. x2 /a2 + y2 /b2 = 1: cylindre elliptique
6. x2 /a2 − y2 /b2 = 1: cylindre hyperbolique
7. x2 = 2pz : cylindre parabolique
8. x2 /a2 + y2 /b2 = z : paraboloïde elliptique
9. x2 /a2 − y2 /b2 = z : paraboloïde hyperbolique
Dénition 16. Surface du second degré= courbe algébrique annulant un polynôme à trois variables
de degré 2.
Méthode d'étude identique.
Exemple 6. [?]4xy − z 2 − 1 = 0: hyp à deux nappes
Exemple 7.
4xy − z 2 − 1 + 2x − 4y = 0:
hyp à une nappe
4.1 Hessienne
Rappel: Soit E u nespace de Banach et f une application deux fois diérentiable d'un ouvert
U de E à valeurs réelles. Alors df(x) est une forme bilinéaire symétrique est son carré est une
forme quadratique. Rappellons l'isométrie Lc (E, E 0 ) ' (E × E, R). Enn, rappel sur la Hessienne:
matrice symétrique telle que d2 f (h, k) =< Hf (x)h, k >.
5
4.2 Conditions d'extrema
0.
On se ramène tjrs à des mins quitte à changer f en −f . Rappel: x est un extremum ⇒ df (x) =
Théorème 12. Si f admet un min local en a,
positive on a un minimum strict en a.
d2 f (a)
Toutes les réciproques sont fausses.
References
[1]
6
est positive. Si df (a) = 0 etd2 f (a) est déf